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第五章、高光譜遙感_反演建模方法
1高光譜反演建模5.1
反演建模的基本流程5.2
一元回歸分析模型5.3
多元線性回歸分析模型5.4
非線性分析反演模型2高光譜反演建模5.1
反演建模的基本流程5.2
一元回歸分析模型5.3
多元線性回歸分析模型5.4
非線性分析反演模型35.1
反演建模的基本流程光譜反演:
根據(jù)地物在不同波段上的光譜響應(yīng)特性,通過光譜分析確定敏感波段并提取光譜特征(x),根據(jù)光譜特征與研究對(duì)象(y)間的相關(guān)性,建立關(guān)系式y(tǒng)=f(x),再根據(jù)區(qū)域的遙感圖像信息估測(cè)對(duì)象(y)的空間分布規(guī)律。45.1
反演建模的基本流程光譜反演的流程:
5有機(jī)質(zhì)反演結(jié)果的空間表達(dá)65.1
反演建模的基本流程光譜反演的注意事項(xiàng):
1.尋找與研究對(duì)象y相關(guān)性大的光譜特征x是基礎(chǔ)(特征提?。?。2.建立高精度模型y=f(x)是關(guān)鍵(建模)。
3.分析對(duì)象y的空間分布規(guī)律是應(yīng)用(決策,指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)踐)。
4.充分利用現(xiàn)有技術(shù),應(yīng)用多種方法,取長(zhǎng)補(bǔ)短,優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。
5.注重光譜反演分析中的非線性規(guī)律研究及非線性方法應(yīng)用。
6.善于攻克存在的疑難問題,在實(shí)踐中創(chuàng)新。75.1
反演建模的基本流程光譜反演的常用方法:遙感影像信息提取方法85.1
反演建模的基本流程光譜反演的常用方法:分析建模方法95.1
反演建模的基本流程光譜反演模型的檢驗(yàn)方法:
1.相對(duì)誤差2.平均相對(duì)誤差
3.總均方根差105.1
反演建模的基本流程光譜反演模型的檢驗(yàn)方法:
4.判定系數(shù)(R2)(復(fù)相關(guān)系數(shù)R)
5.F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)Q:誤差平方和U:回歸平方和11預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值對(duì)比分析較土壤水含量的反演結(jié)果12預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值對(duì)比分析較土壤水含量的反演結(jié)果13高光譜反演建模5.1
反演建模的基本流程5.2
一元回歸分析模型5.3
多元線性回歸分析模型5.4
非線性分析反演模型145.2
一元回歸分析模型一元線性回歸模型:
回歸分析方法,是研究要素之間具體的數(shù)量關(guān)系的一種強(qiáng)有力的工具,運(yùn)用這種方法能夠建立反映光譜特征與研究要素之間具體的數(shù)量關(guān)系的數(shù)學(xué)模型,即回歸模型。
光譜特征與研究要素之間的關(guān)系,既有線性的,也有非線性的。
但許多非線性模型,都可以通過變量替換將其轉(zhuǎn)化為線性模型來處理。因此,下面主要介紹一元線性回歸模型。155.2
一元回歸分析模型165.2
一元回歸分析模型175.2
一元回歸分析模型185.2
一元回歸分析模型可線性化的一元非線性回歸模型:
195.2
一元回歸分析模型一元線性回歸模型:異常樣本的剔除方法
1)繪制散點(diǎn)圖;2)觀察異常點(diǎn)并剔除
205.2
一元回歸分析模型一元線性回歸模型:異常樣本的剔除方法
1)繪制散點(diǎn)圖;2)觀察異常點(diǎn)并剔除
215.2
一元回歸分析模型一元線性回歸模型:示例分析
利用Excel繪圖功能,散點(diǎn)圖會(huì)好后,利用右手鍵,彈出對(duì)話窗22
VB調(diào)用Excel表單sheet的方法:1)新建表單,寫入數(shù)據(jù)23
VB調(diào)用Excel表單sheet的方法:2)保存數(shù)據(jù)文件(退出)24
VB調(diào)用Excel表單sheet的方法:3)打開數(shù)據(jù)文件25
VB調(diào)用Excel表單sheet的方法:4)打開數(shù)據(jù)文件26一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>
1、掌握一元線性回歸光譜反演建模方法;
2、掌握了利用Excel表功能建立簡(jiǎn)單模型的方法.二、實(shí)驗(yàn)要求
1、利用包絡(luò)線去除法提取的參數(shù)建立反演模型;
2、利用對(duì)數(shù)的一階微分變換提取的參數(shù)建立反演模型;
3、分析異常樣本對(duì)模型精度的影響。三、實(shí)驗(yàn)報(bào)告
1、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?、實(shí)驗(yàn)結(jié)果;3、結(jié)果分析實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目四27高光譜反演建模5.1
反演建模的基本程序5.2
一元回歸分析模型5.3
多元線性回歸分析模型5.4
非線性分析反演模型285.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型:當(dāng)選取的光譜特征為多個(gè)時(shí),且每個(gè)特征與研究對(duì)象之間具有較好的相關(guān)性,可采用多元線性回歸分析的方法建立反演模型
y=a1x1+a2x2+…+akxk+a0295.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型:
建立模型的步驟:305.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型315.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型:325.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型:335.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型:
345.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型:
355.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型建立:軟件Spass10.0;MatLab5.0;DPS7.0(特點(diǎn))
365.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型建立:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,格式(xi1,xi2,…,xim
,yi)375.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型建立:把數(shù)據(jù)復(fù)制到DPS界面
385.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型建立:選中數(shù)據(jù),選擇計(jì)算方法395.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型建立:顯示結(jié)果405.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型建立:顯示結(jié)果415.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型建立:顯示結(jié)果425.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型建立:顯示結(jié)果435.3
多元線性回歸分析模型多元線性回歸模型建立:做實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值的對(duì)比圖
44一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>
1、掌握多元線性回歸光譜反演建模方法;
2、掌握了DPS軟件的基本操作方法.二、實(shí)驗(yàn)要求
1、利用包絡(luò)線去除法提取的參數(shù)建立多元線性反演模型;
2、利用對(duì)數(shù)的一階微分變換提取的參數(shù)建立多元線性反演模型;
3、對(duì)比分析不同參數(shù)組合預(yù)測(cè)的精度。三、實(shí)驗(yàn)報(bào)告
1、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?、實(shí)驗(yàn)結(jié)果;3、結(jié)果分析實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目五45高光譜反演建模5.1
反演建模的基本程序5.2
一元回歸分析模型5.3
多元線性回歸分析模型5.4
非線性分析反演模型465.4
非線性分析反演模型高光譜反演分析中的問題:1.獲取的高光譜數(shù)據(jù)受到眾多因素的影響,雖可消減,但誤差仍存在。2.光譜特征分析方法很多,但提取的光譜特征具有特殊性和多樣性。3.光譜特征與研究對(duì)象之間具有一定的相關(guān)性,但屬于統(tǒng)計(jì)規(guī)律,很難尋找。4.研究對(duì)象與光譜特征之間不存在嚴(yán)格的線性關(guān)系,線性分析具有局限性??傊?,研究對(duì)象與光譜特征之間的關(guān)系是復(fù)雜的,探討處理這種復(fù)雜關(guān)系的非線性分析方法,是研究和應(yīng)用高光譜技術(shù)的必然要求。475.4
非線性分析反演模型一、模式識(shí)別:
模式是供模仿用的理想樣本。
所謂模式識(shí)別,是指從待識(shí)別對(duì)象中識(shí)別出哪些對(duì)象與已知模式相同或相近。
在日常生活中,人們經(jīng)常用感宮來識(shí)別圖形、文字、語言等。在科學(xué)技術(shù)中,通過氣象衛(wèi)星資料的分析和處理,對(duì)未來天氣屬于何種類型作出預(yù)報(bào);醫(yī)生通過病情分析,對(duì)病人所患病情作出判斷;地質(zhì)工作者通過對(duì)地質(zhì)資料的分析,對(duì)礦藏分布情況作出判斷,等等。這些工作的共同特點(diǎn)是給出了各種已經(jīng)模式,識(shí)別給定的對(duì)象屬于哪一種類型,這就是模式識(shí)別。
根據(jù)光譜信息和樣本數(shù)據(jù),判斷每個(gè)像元對(duì)應(yīng)研究對(duì)象的大小,屬于模式識(shí)別問題。485.4
非線性分析反演模型一、模式識(shí)別:
問題1:如何建立模式
問題2:如何判定從待識(shí)別對(duì)象與已知模式相同或相近。
建立模式方法:
1)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)直接給出標(biāo)準(zhǔn)(如優(yōu)、良、中;三好學(xué)生;劃定級(jí)別),分單因素與多因素模式。
2)從大量的樣本數(shù)據(jù)中尋找,即分類、根據(jù)類間的差異性提煉模式的特性。
3)研究算法,分類的依據(jù),如距離、相似度、相像度模式識(shí)別方法:
1)判定閾值:即臨界點(diǎn)值,我與誰最相像?0.5,是與不是結(jié)果
2)綜合量的計(jì)算方法:如距離、相似度、貼近度
3)判別準(zhǔn)則:
最大貼近性即擇近原則;比例量化修正法
495.4
非線性分析反演模型一、模式識(shí)別:
貼近度示例:
505.4
非線性分析反演模型一、模式識(shí)別:
515.4
非線性分析反演模型一、模式識(shí)別:
525.4
非線性分析反演模型一、模式識(shí)別:
535.4
非線性分析反演模型一、模式識(shí)別:
545.4
非線性分析反演模型一、模式識(shí)別:
模式識(shí)別的基本步驟:
1)確定研究對(duì)象(Y)
2)確定影響識(shí)別的指標(biāo)(X)
3)建立模式庫
4)確定待識(shí)別的對(duì)象
5)對(duì)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理
6)確定指標(biāo)的權(quán)重
7)計(jì)算距離或貼近度
8)尋找最大的貼近度
9)判別待識(shí)別對(duì)象與那個(gè)已知模式最接近
10)對(duì)預(yù)測(cè)進(jìn)行修正
11)計(jì)算預(yù)測(cè)精度
555.4
非線性分析反演模型565.4
非線性分析反演模型575.4
非線性分析反演模型585.4
非線性分析反演模型595.4
非線性分析反演模型一、模式識(shí)別:
土壤含水量距離貼近度識(shí)別結(jié)果
605.4
非線性分析反演模型二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法:
1、基本原理615.4
非線性分析反演模型二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法:
2、模型結(jié)構(gòu)625.4
非線性分析反演模型二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法:
3、操作方法635.4
非線性分析反演模型二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法:
3、操作方法645.4
非線性分析反演模型二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法:
3、操作方法655.4
非線性分析反演模型二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法:
4、應(yīng)用實(shí)例665.4
非線性分析反演模型二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法:
4、應(yīng)用實(shí)例675.4
非線性分析反演模型二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法:
4、應(yīng)用實(shí)例685.4
非線性分析反演模型二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法:
4、應(yīng)用實(shí)例695.4
非線性分析反演模型二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法:
土壤含水量估測(cè)(隱含層1層時(shí))705.4
非線性分析反演模型二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法:
土壤含水量估測(cè)(隱含層2層時(shí))71一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>
1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光譜反演建模方法;
2、掌握了DPS軟件的基本操作方法.二、實(shí)驗(yàn)要求
1、利用包絡(luò)線去除法提取的因子建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演模型;
2、利用對(duì)數(shù)的一階微分變換提取的因子建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;
3、調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中間層數(shù)、結(jié)點(diǎn)數(shù),比較模型精度。三、實(shí)驗(yàn)報(bào)告
1、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?、實(shí)驗(yàn)結(jié)果;3、結(jié)果分析實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目六725.4
非線性分析反演模型三、模糊綜合預(yù)測(cè)法:
1、基本原理735.4
非線性分析反演模型
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